断言数组几乎等于零

Question

我正在为我的模拟编写单元测试，并想检查特定参数的结果（numpy 数组）是否为零。由于计算不准确，也接受较小的值 (1e-7)。断言此数组在所有位置都接近 0 的最佳方法是什么？

np.testing.assert_array_almost_equal(a, np.zeros(a.shape)) 和 assert_allclose 失败，因为相对容差为 inf（如果切换参数则为 1）Docu
我觉得 np.testing.assert_array_almost_equal_nulp(a, np.zeros(a.shape)) 不够精确，因为它将差异与间距进行比较，因此对于 nulps >= 1 始终为真，否则为假，但没有说明 [= 的幅度15=]Docu
基于this question使用np.testing.assert_(np.all(np.absolute(a) < 1e-7))没有给出任何详细的输出，我已经习惯了其他np.testing方法

还有其他方法可以测试吗？也许另一个测试包？

Answer 1

如果比较全为零的 numpy 数组，可以使用绝对容差，因为相对容差在这里没有意义：

from numpy.testing import assert_allclose

def test_zero_array():
    a = np.array([0, 1e-07, 1e-08])
    assert_allclose(a, 0, atol=1e-07)

rtol 值在这种情况下无关紧要，因为如果计算公差，它会乘以 0：

atol + rtol * abs(desired)

更新：用更简单的标量 0 替换了 np.zeros_like(a)。正如@hintze 所指出的，np 数组比较也适用于标量。

Assert array almost equal zero